Softmax-Random Choice 该方法首先通过Softmax函数将上述结构参数向量[0.9, 3, 2.3]变成[0, 1]之间的概率向量[0.0756, 0.6176, 0.3067],然后设置一个探索率eps,当随机生成的概率小于该探索率eps时,则随机采样一个操作,否则选择概率最大的操作。对应的代码如下,其中one_hot_from_logits函数的最后一行正是实现了这...
Gumbel-max trick 一般应用在 Gumbel-softmax [3] 中进行梯度近似。Gumbel MuZero 中,作者用 Gumbel-top-k trick 执行无重复抽样(sample without replacement)。假设 \pi 是categorical distribution, logits(a) 表示动作 a 的logits, logits \in \mathbb{R}^k 。从分布 \pi 采样一个样本 A,相当于首先从标准...
AlphaZero最终选择执行的动作是基于访问次数的softmax选择,作者改为了Sequential Halving algorithm的结果选择唯一的一个动作。 AlphaZero的policy网络的更新用的根节点访问次数的概率,作者改为了基于root action value来做policy improvement的更新。 具体的,Gumbel-Max trick如下 具体的解释可见这个链接Gumbel-Softmax Trick...
dim=1)注意到，上述Gumbel-Softmax方法只是使得可求导部分的输出随着温度系数的变化而更接近于One-Hot向...
Gumbel-Softmax 从上述分析可以看出，虽然Softmax-Random Choice方法已经很好地解决了动机中的问题，但由于梯度截断的存在，使得网络前向传播和反向传播是存在差异的。为了使得这种差异最小化，出现了Gumbel-Softmax方法。具体做法和对应的代码如下：首先，假设给定原始n维向量vv=[v_1, v_2, ..., v_n]\\ 然后，...
通常我们增加动作采样随机性的做法会是:依ε概率进行categorically采样或者是softmax+random.choice采样,也就是采样出一个动作,而不是单纯的取最大值。现在动作的选取不再是确定性的了,可是这么做还是有一个问题,没办法求梯度。 下面假设我们的方法是依ε概率采样,所以通常强化学习ϵ采样的做法如以下代码,eps是探索...
伪代码如下: def reparametrization(z_mean, z_log_var): epsilon = K.random_normal(shape=K.shape(z_mean)) return z_mean + z_log_var * epsilon 此时,返回的变量就具有了梯度,而采样的过程在整个计算图之外,采样的 \epsilon 就是一个常量,此时便可以梯度下降。 回到VAE 中 在VAE中,ELBO(evidence...